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[发明专利]基于联合优化的高光谱和多光谱图像融合方法、计算机可读存储介质、电子设备-CN201910355496.7有效
发明人：郑向涛;陈文静;卢孝强;刘康 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于联合优化的高光谱和多光谱图像融合方法、计算机可读存储介质、电子设备，解决现有高光谱和多光谱图像融合方法依赖空间退化矩阵，导致高光谱图像空间分辨率较低的问题。该方法包括以下步骤：步骤1、输入真实值；步骤2、对真实值进行预处理，得到可观测的低空间分辨率高光谱图像和可观测的高空间分辨率多光谱图像；步骤3、根据线性光谱混叠模型，利用非负矩阵分解，对图像Ih和图像Im进行光谱解混，联合优化所需的端元矩阵和丰度矩阵，得到图像Ih的端元矩阵E、丰度矩阵Ah和图像Im的丰度矩阵A；步骤4、估计出高空间分辨率高光谱图像，记作图像Z。
基于联合优化光谱图像融合方法计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]一种基于面向对象和光谱规则的多光谱遥感图像非监督分类方法-CN202211128237.9在审
发明人：陈建裕;丁凌 -专利权人：自然资源部第二海洋研究所
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于面向对象和光谱规则的多光谱遥感图像非监督分类方法，包括：获取数字化的多光谱遥感图像数据及其元数据和传感器类型；对多光谱遥感图像数据进行辐射定标和大气校正处理，同时应用多尺度分割算法将其分割为多个分割对象；计算每个分割对象的各波段光谱值；基于大气校正后的地物光谱特征，定义核心光谱类别的逻辑表示和特征空间的阈值判别规则，构建多层判别的逻辑表达式，得到光谱规则分类模型；将各波段光谱值输入光谱规则分类模型，得到非监督分类结果本发明将面向对象的图像分割与光谱规则的非监督分类相结合，充分利用图像的空‑谱信息，获得不同成像时间的非监督分类结果，在普适性与自动化影像数据处理方面具有优势。
一种基于面向对象光谱规则遥感图像监督分类方法

[发明专利]基于即插即用先验的快照式光谱成像方法、系统及介质-CN202310224838.8有效
发明人：谢婷;卢笑 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于即插即用先验的快照式光谱成像方法、系统及介质，本发明基于即插即用先验的快照式光谱成像方法包括针对输入的多帧快照式光谱成像测量值，结合多帧快照式光谱图像的成像数学模型建立包含先验项的求解光谱图像的优化求解方程；针对包含先验项的求解光谱图像的优化求解方程，生成采用即插即用带线性搜索的原对偶算法表示的优化求解方程；针对采用即插即用带线性搜索的原对偶算法表示的优化求解方程进行迭代求解，得到多帧快照式光谱图像所对应的光谱图像本发明能够针对多帧快照式光谱成像系统实现快照式光谱成像，大幅提升快照式光谱成像重构质量，具有高度灵活性、重构精度高的优点。
基于即插即用先验快照光谱成像方法系统介质

[发明专利]一种远距离多光谱高分辨成像方法及系统-CN202210552280.1在审
发明人：相萌;邓凯;刘飞;邵晓鹏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01J3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种远距离多光谱高分辨成像方法及系统，包括以下步骤：携带有目标物的光经过物镜汇聚后经过孔径光阑滤除杂散光，随后光通过目镜射入成像装置中；入射成像装置的光逐级经过成像装置的多级设置的滤光器件并通过每级对应的成像镜头后被每级对应的图像传感器采集并生成对应的图像信息，多个图像信息输入计算机中生成一幅多光谱图像；将成像装置进行多次平移，以生成多幅多光谱图像；计算机将多幅多光谱图像通过傅里叶叠层进行重建以扩大视场孔径，生成一幅多光谱重建图像。本发明能够扩大成像系统的视场孔径，突破传统远距离成像技术的分辨率的限制，从而实现简单成像系统的远距离目标上的多光谱成像和高分辨率成像。
一种远距离光谱分辨成像方法系统

[发明专利]一种基于互补卷积特征的高分辨率遥感影像融合方法及系统-CN202010100890.9在审
发明人：徐涛;卢泽珊;刘鹍;刘振;刘庆杰;刁心怡;陈俊彤;沈茂鑫;蔺文静 -专利权人：济南大学
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于互补卷积特征的高分辨率遥感影像融合方法及系统，在选取的高分辨率遥感影像上进行目标物手工标注；将标注好的全色图像和多光谱图像裁剪为预设尺寸输入到特征提取网络；分别进行特征提取，分别得到全色图像特征图和多光谱图像特征图；叠加全色图像特征图和多光谱图像特征图，送入特征融合网络进行特征融合，得到高分辨率的多光谱图像。在进行高分辨率遥感影像融合时，形成一个基于互补卷积特征融合的完整体系，可以对全色图像和多光谱图像分别进行特征提取，叠加后输入融合网络最终得到融合图像，大大提升了图像质量。并且虑了样本的多样性，图像大小灵活多变，特征提取更为符合图像特点，使得融合后的图像质量更好。
一种基于互补卷积特征高分辨率遥感影像融合方法系统

[发明专利]一种高光谱与激光雷达多模态遥感数据分类方法及系统-CN202111507974.5在审
发明人：王晶晶;张波;孙增钊 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，提供了一种高光谱与激光雷达多模态遥感数据分类方法及系统。该方法包括，获取高光谱图像和激光雷达图像；采用CNN分别提取高光谱图像的特征图和激光雷达图像的特征图；基于所述高光谱图像的特征图和激光雷达图像的特征图，采用交叉特征重构模块，得到融合后的多模态特征；基于所述多模态特征
一种光谱激光雷达多模态遥感数据分类方法系统

[发明专利]烟雾的检测方法、装置及系统、存储介质-CN202211178845.0在审
发明人：陈麒瑞;龚林;霍红云;崔浩 -专利权人：航天数维高新技术股份有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种烟雾的检测方法、装置及系统、存储介质，方法包括：获取待检区域的多光谱图像的图像特征数据，图像特征数据包括多光谱图像的反射率；利用反射率确定多光谱影像的归一化植被指数；根据归一化植被指数以及预设的归一化植被指数阈值，确定待检区域的第一检测结果，第一检测结果用于反映待检区域是否为植被区域；若第一检测结果为待检区域为非植被区域，则利用多光谱图像在二维色度图上的坐标数据，确定多光谱图像的色纯度；根据多光谱图像的色纯度及预设的色纯度阈值
烟雾检测方法装置系统存储介质

[发明专利]一种基于特征点距离估计的多光谱图像通道间配准方法-CN202310913370.3在审
发明人：徐帆;林泽彬;蔡日钊;杨思远 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征点距离估计的多光谱图像通道间配准方法，包括：采集获得多个相机镜头共同拍摄的待配准多光谱图像，获取每个图像的特征点及其描述符向量，通过比较其描述符向量相似度的方式，获得待配准多光谱图像间的粗匹配特征点对，基于多光谱相机的镜头位置关系，根据双目相机测距原理构建距离视差模型，计算特征点所在距离视差范围，对不符合预设视差范围的特征点对进行滤除，基于点聚类算法对不同距离的特征点对进行聚类，得到正确匹配点对，计算仿射矩阵，基于计算的仿射矩阵对多光谱图像进行变换，得到通道对齐的多光谱图像数据。本发明克服了传统滤除方法在误匹配点对比例较大时鲁棒性下降问题，图像整体匹配效果更优。
一种基于特征距离估计光谱图像通道间配准方法

[发明专利]一种基于迁移学习神经网络的多光谱图像锐化方法-CN201810721825.0有效
发明人：贺霖;朱嘉炜;饶熠舟 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习神经网络的多光谱图像锐化方法，包括以下步骤：读取原始多光谱图像及与其配准的全色图像，对图像数据进行预处理，获取训练样本；搭建卷积神经网络结构；将训练样本输入卷积神经网络，利用自适应矩估计算法，使得损失误差下降至可接受的范围内，从而得到该网络结构参数的最优解；将经过相同预处理的完整多光谱测试样本输入至最优卷积神经网络结构中，输出处理得到高分辨率的多光谱图像；若需要锐化丢失波段的多光谱图像，需要先对训练好的网络进行微调本发明能在维持原有的锐化效果的同时，增强已训练的神经网络对丢失波段的多光谱图像锐化处理的迁移能力。
一种基于迁移学习神经网络光谱图像锐化方法

[发明专利]在轨计算成像方法-CN201510275742.X在审
发明人：霍春雷;潘春洪;周志鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2015-05-26 - 公布日： 2015-08-05 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种在轨计算成像方法，包括：在有地物类型标注的高光谱训练图像集上对高光谱特征字典模型进行学习，获得高光谱分类字典；在轨查找待检测高光谱图像在所述高光谱分类字典中的地物类型，对待检测高光谱图像和红外图像进行异常目标检测和对多光谱图像进行视觉显著性检测，获得目标区域数据；在轨生成全色图像和多光谱图像的融合图像，对所述目标区域数据对应的所述融合图像进行索引存储得到压缩成像数据。本发明所述方法能够提高数据利用的时效性且减轻遥感图像传输存储压力。
计算成像方法

[发明专利]一种多光谱成像的智能识别方法及系统-CN201811064057.2有效
发明人：舒远;王星泽;阮思纯;蒲庆;李梓彤;徐炜文 -专利权人：合刃科技（武汉）有限公司
申请日： 2018-09-12 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开一种多光谱成像的智能识别方法及系统，该方法包括：在成像设备中预置大于或等于两个不同波长的成像响应光谱，启用成像设备对目标成像区域进行拍摄，从而获取目标成像区域的多个光谱区间的谱段图像；结合预设的目标物体的光谱特征信息利用多光谱成像融合算法模型分割谱段图像，利用人工智能或机器学习算法对多个光谱区间的谱段图像进行处理，实现对多个光谱区间谱段图像的特征增强及特征融合，通过预设的判别策略从融合图像中选取与判别策略中信息一致的图像作为识别图像。本发明利用多光谱图像获取得到更多信息，从而提高了目标识别的效率和准确性。
一种光谱成像智能识别方法系统

[发明专利]基于GAT和3D-CNN的多特征融合高光谱图像分类方法-CN202211007408.2在审
发明人：尤佳;李京兵;龚诚;郑俊华;唐浩;刘婧 -专利权人：海南大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及高光谱图像处理领域，公开了一种基于GAT和3D‑CNN的多特征融合高光谱图像分类方法，该方法包括：构建多特征融合模型；多特征融合模型包括3D‑CNN分类器和GAT分类器；将待测高光谱图像数据输入至多特征融合模型中；利用3D‑CNN分类器从待测高光谱图像数据中提取高级特征图；利用GAT分类器从待测高光谱图像数据中提取超像素级特征图；将高级特征图和超像素级特征图进行线性特征融合，输出待测高光谱图像数据的分类结果。这样可以实现较好的高光谱图像分类结果，整体计算效率高，时间消耗低。
基于 gat cnn 特征融合光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法-CN202310294216.2在审
发明人：刘娜;李伟;陶然;熊璋玺;黎珂;孙志伟 -专利权人：北京理工大学;北京吉威数源信息技术有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，包括：构建基于多尺度双残差融合结构模块的光谱遥感图像超分辨率网络；制备用于训练光谱遥感图像超分辨率网络的多源成对训练数据集，并对其进行训练；通过训练完成所得到的基于多尺度双残差融合结构的光谱遥感图像超分辨率网络对光谱遥感图像进行超分辨率重构。本发明的优点是：改善超分辨率效果，为超分辨率高光谱图像提供丰富的纹理细节信息，用以对实际应用中的低分辨率遥感图像进行空间质量改善。
一种基于融合光谱遥感图像分辨率方法

[发明专利]基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备-CN202110550369.X在审
发明人：汪洪桥;张少磊;付光远;魏振华;赵玉清;岳敏 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱图像领域，公开基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备，用于通过机器学习模型实现从低分辨高光谱图像预测HSI，方法包括：获取高光谱图像集训练集和彩色图像训练集；根据高光谱图像集训练集进行光谱下采样得到多光谱图像集；根据彩色图像训练集对预设迁移学习模型进行训练，得到空间超分辨模型，并对空间超分辨模型进行调优，得到目标空间超分辨模型；根据低分辨率多光谱图像集和低分辨率高光谱图像集，对预设深度学习模型进行训练，得到目标光谱超分辨模型；获取待重建的低分辨率高光谱图像，基于目标空间超分辨模型及目标光谱超分辨模型分别进行迁移学习与光谱恢复处理，得到对应的高分辨率高光谱图像。
基于迁移学习光谱恢复 hsi 分辨重建方法相关设备

[发明专利]一种高空间分辨率的多光谱舌象采集系统-CN202110704048.0在审
发明人：汪洋;武震宇;程建功 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高空间分辨率的多光谱舌象采集系统，包括舌像采集装置和终端设备，所述舌像采集装置和终端设备相连，所述舌像采集装置包括至少一个暗箱，所述暗箱内部设置有RGB图像采集模块、多光谱图像采集模块、光源辐射机构和光学分光机构，所述暗箱开设有与采集者舌头位置相对应的采集端口；所述终端设备控制光源辐射机构照射采集者的舌头，舌头的反射光在光学分光机构处分为反射光和透射光，分别传递给RGB图像采集模块和多光谱图像采集模块，RGB图像采集模块和多光谱图像采集模块将获采集到的图像数据发送至终端设备，终端设备根据将接收到的图像数据进行处理后得到高空间分辨率的多光谱图像。本发明可得到高空间分辨率多光谱舌象。
一种空间分辨率光谱采集系统